scikit-image教程:图像作为数组的基础操作指南
2025-07-06 13:45:47作者:殷蕙予
前言
在数字图像处理领域,理解图像在计算机中的表示方式是基础中的基础。本教程将基于scikit-image库,深入讲解图像作为多维数组的本质特性,并通过实践练习帮助读者掌握相关操作技巧。
图像的本质:多维数组
在计算机中,图像本质上是一个多维数组(NumPy数组)。对于彩色图像,通常表示为三维数组(高度×宽度×颜色通道),而灰度图像则是二维数组(高度×宽度)。
基础环境准备
首先我们需要导入必要的库:
%matplotlib inline
import numpy as np
from skimage import data, io, color, img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
练习1:绘制字母H
问题描述
编写一个函数,在指定位置绘制绿色字母H。H的尺寸要求:
- 高度:24像素
- 宽度:20像素
- 线条宽度:3像素
解决方案
def draw_H(image, coords, color=(0, 255, 0)):
out = image.copy()
# 定义绘制区域
canvas = out[coords[0]:coords[0] + 24,
coords[1]:coords[1] + 20]
# 绘制H的两条竖线
canvas[:, :3] = color # 左侧竖线
canvas[:, -3:] = color # 右侧竖线
# 绘制H的横线
canvas[11:14] = color # 中间横线
return out
测试示例
cat = data.chelsea()
cat_H = draw_H(cat, (50, -50))
plt.imshow(cat_H)
这个练习展示了如何通过直接操作数组来修改图像内容,这是图像处理的基础操作。
练习2:可视化RGB通道
问题描述
将彩色图像分解为R、G、B三个通道,并分别显示每个通道的灰度图像。
解决方案
image = plt.imread('Bells-Beach.jpg')
# 分离通道
r = image[..., 0] # 红色通道
g = image[..., 1] # 绿色通道
b = image[..., 2] # 蓝色通道
# 创建子图
f, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(16, 5))
for ax in axes:
ax.axis('off')
# 显示各通道
axes[0].imshow(r, cmap='gray')
axes[0].set_title('红色通道')
axes[1].imshow(g, cmap='gray')
axes[1].set_title('绿色通道')
axes[2].imshow(b, cmap='gray')
axes[2].set_title('蓝色通道')
# 显示合并后的彩色图像
axes[3].imshow(np.stack([r, g, b], axis=2))
axes[3].set_title('所有通道')
深入理解
通过这个练习,我们可以直观地看到:
- 不同颜色通道对最终图像的贡献不同
- 某些特征在不同通道中的表现可能截然不同
- 理解通道分离有助于后续的图像处理操作
练习3:RGB通道组合实验
问题描述
创建三个独立的圆形图案分别代表R、G、B通道,观察它们组合后的效果。
解决方案
from skimage import draw
# 创建三个300x300的空白图像
red = np.zeros((300, 300))
green = np.zeros((300, 300))
blue = np.zeros((300, 300))
# 在红色通道绘制圆形
r, c = draw.disk(center=(100, 100), radius=100)
red[r, c] = 1
# 在绿色通道绘制圆形
r, c = draw.disk(center=(100, 200), radius=100)
green[r, c] = 1
# 在蓝色通道绘制圆形
r, c = draw.disk(center=(200, 150), radius=100)
blue[r, c] = 1
# 显示组合结果
plt.imshow(np.stack([red, green, blue], axis=2))
这个实验生动展示了RGB色彩模型的叠加原理,以及不同颜色通道组合产生新颜色的过程。
练习4:RGB转灰度图像
问题描述
将RGB图像转换为灰度图像,比较不同转换方法的差异。
转换原理
人眼对不同颜色的敏感度不同,因此RGB到灰度的转换不是简单的平均值,而是加权平均:
Y = 0.2126R + 0.7152G + 0.0722B
实现代码
image = img_as_float(io.imread('balloon.jpg'))
# 使用scikit-image内置方法
gray = color.rgb2gray(image)
# 手动实现
my_gray = image @ [0.2126, 0.7152, 0.0722]
# 简单平均法
naive_gray = image.mean(axis=2)
# 显示结果
f, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
axes[0].imshow(gray, cmap='gray')
axes[0].set_title('scikit-image方法')
axes[1].imshow(my_gray, cmap='gray')
axes[1].set_title('加权平均法')
axes[2].imshow(naive_gray, cmap='gray')
axes[2].set_title('简单平均法')
结果分析
通过比较可以发现:
- scikit-image内置方法与手动实现的加权平均法结果几乎一致
- 简单平均法会产生较暗的图像,因为未考虑人眼对不同颜色的敏感度差异
- 加权平均法更符合人眼感知的亮度
总结
本教程通过四个实践练习,深入讲解了图像作为数组的基本操作:
- 直接修改数组来绘制简单图形
- 分解和显示RGB通道
- 理解RGB通道的组合原理
- RGB到灰度的转换方法比较
掌握这些基础操作是进行更复杂图像处理的前提。在实际应用中,理解图像的数组本质能够帮助我们更高效地实现各种图像处理算法。
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